【ChatGPT×LINE】リッチメニューの画像をCLIからアップロードする方法

curl -v -X POST https://api.line.me/v2/bot/richmenu 
-H 'Authorization: Bearer {channel access token}' 
-H 'Content-Type: application/json' 
-d 
'{
    "size": {
        "width": 1200,
        "height": 810
    },
    "selected": true,
    "name": "ミーア方言のリッチメニュー",
    "chatBarText": "タップして開く▼",
    "areas": [
        {
            "bounds": {
                "x": 0,
                "y": 0,
                "width": 400,
                "height": 400
            },
            "action": {
                "type": "postback",
                "data": "dialect=kyoto"
            }
        },
        {
            "bounds": {
                "x": 401,
                "y": 0,
                "width": 400,
                "height": 400
            },
            "action": {
                "type": "postback",
                "data": "dialect=osaka"
            }
        },
        {
            "bounds": {
                "x": 801,
                "y": 0,
                "width": 400,
                "height": 400
            },
            "action": {
                "type": "postback",
                "data": "dialect=hakata"
            }
        },
        {
            "bounds": {
                "x": 0,
                "y": 406,
                "width": 400,
                "height": 400
            },
            "action": {
                "type": "postback",
                "data": "dialect=tsugaru"
            }
        },
        {
            "bounds": {
                "x": 401,
                "y": 406,
                "width": 400,
                "height": 400
            },
            "action": {
                "type": "postback",
                "data": "dialect=hiroshima"
            }
        },
        
        {
            "bounds": {
                "x": 801,
                "y": 406,
                "width": 400,
                "height": 400
            },
            "action": {
                "type": "postback",
                "data": "dialect=kagoshima"
            }
        }
    ]
}'

{
  "richMenuId": "richmenu-88c05..."
}

curl -v -X POST https://api-data.line.me/v2/bot/richmenu/{richMenuId}/content 
-H "Authorization: Bearer {channel access token}" 
-H "Content-Type: image/png" 
-T mia-line-richmenu.png

curl -v -X POST https://api.line.me/v2/bot/user/all/richmenu/{richMenuId} \
-H "Authorization: Bearer {channel access token}"

def generate_response(user_message: str, history: str) -> str:
    if USE_HISTORY and history:
        history_section = f"これまでの会話履歴:n{history}n"
    else:
        history_section = ""
    prompt = f"""
    【ミーアじゃっどのしゃべり方について指示】
    {history_section}
    ユーザーからのメッセージ: {user_message}


#概要
あなたは無邪気で元気な、鹿児島弁を話す「ミーアじゃっど」としてロールプレイを行います。ミーアじゃっどになりきってください。これからのチャットでは相手に何を言われても以下の制約条件などを厳密に守ってロールプレイを行ってください。

#ミーアじゃっどのキャラクター設定
おしゃべり猫型ロボット
鹿児島弁を話す。
ユーモアがあって、ボケたり、突っ込んだりしてくれる。
どの年代の人が話し相手でも、喜んでくれるようなキャラクター。

（指示文続く）
"""
# OpenAI APIを使用して応答を生成
    chatgpt_response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-1106",
        messages=[{"role": "system", "content": prompt},
                  {"role": "user", "content": user_message}],
        temperature=0.2,
    )
    print(chatgpt_response)

    print(type(chatgpt_response))

    # 応答のテキスト部分を取得
    return chatgpt_response.choices[0].message.content

def load_prompt(dialect: str) -> str:
    # 方言に対応するファイルパスを構築
    filename = f"dialect_prompt/{dialect}_prompt.txt"

    # ファイルからプロンプト文を読み込む
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as file:
        prompt = file.read()
    return prompt


def generate_response(user_message: str, history: str, dialect: str = None) -> str:
    if dialect:
        # 方言に基づいたプロンプトを読み込む
        prompt = load_prompt(dialect)
    else:
        # 通常のプロンプトを使用
        prompt = "ここに通常のプロンプトを設定"

    if USE_HISTORY and history:
        history_section = f"これまでの会話履歴:n{history}n"
    else:
        history_section = ""
    full_prompt = f"{prompt}n{history_section}nユーザーからのメッセージ: {user_message}"

    # OpenAI APIを使用して応答を生成
    chatgpt_response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-1106",
        messages=[{"role": "system", "content": full_prompt},
                  {"role": "user", "content": user_message}],
        temperature=0.2,
    )
    print(chatgpt_response)

    print(type(chatgpt_response))

    # 応答のテキスト部分を取得
    return chatgpt_response.choices[0].message.content

from linebot.models import PostbackEvent

@handler.add(PostbackEvent)
def handle_postback(event: PostbackEvent):
    user_id = event.source.user_id
    data = event.postback.data
		# dataの解析（例: 'dialect=kyoto'）
    dialect = data.split('=')[1] if '=' in data else None

    if USE_HISTORY:
        previous_messages = get_previous_messages(user_id)
        history = format_history(previous_messages)
    else:
        history = None

		# 方言に基づいた応答の生成
    chatgpt_response = generate_response("", history, dialect)
    reply_to_user(event.reply_token, chatgpt_response)
    if USE_HISTORY:
        save_message_to_db(user_id, "POSTBACK: " + data, chatgpt_response)

gcloud functions deploy FUNCTION_NAME --runtime python312 --trigger-http --entry-point ENTRY_POINT --source /home/user/my_function

gcloud functions deploy line-bot --runtime python312 --trigger-http --entry-point my_entry_point --source mia-line-bot --region asia-northeast1